Як штучний інтелект та роботи змінюють агросектор

За прогнозами, ринок штучного інтелекту в сільському господарстві зросте з 2,08 млрд дол у 2024 році до 5,76 млрд дол у 2029 році, а середньорічний темп приросту (CAGR) становитиме 22,55% протягом 2024-2029 років.

Основна ідея, що стимулює інвестування в ШІ та робототехніку в сільському господарстві, полягає в необхідності максимізувати врожайність і якість аграрних культур на обмежених площах орних земель, одночасно зменшуючи залежність від людської праці, адже кількість людей у світі зростає і кожен потребує їжі.

Однією з помітних тенденцій в агротеку є поява безпілотних тракторів, які здатні до автономної навігації за допомогою технології GPS, підключення та відключення обладнання, розпізнавання меж фермерських господарств та дистанційного керування за допомогою планшетів. Ця інновація збільшить доходи фермерів на понад 10% при одночасному скороченні витрат на робочу силу.

Застосування методів машинного навчання покращує врожайність, що є ключовим фактором розвитку цього ринку. Процес селекції складний і трудомісткий. Він передбачає визначення конкретних генів, що відповідають за ефективне використання води та поживних речовин, адаптацію до зміни клімату, стійкість до хвороб, вміст поживних речовин або покращений смак.

Алгоритми машинного навчання використовують польові дані, сформовані протягом десятиліть. Ці алгоритми дозволяють аналізувати продуктивність культур за різних кліматичних умов і розробляти прогнозні моделі для визначення генів, які, імовірно, надають рослинам бажаних ознак.

Ринок розвивається завдяки дедалі ширшому впровадженню технології розпізнавання морд великої рогатої худоби. Ця технологія в поєднанні з класифікацією зображень, оцінкою стану тіла та аналізом моделей годівлі дозволяє здійснювати індивідуальний моніторинг поведінки худоби в стаді, що покращує управління молочними фермами.

Використання безпілотних літальних апаратів (БПЛА) або дронів також сприяє зростанню ринку. Дрони, оснащені мультиспектральними датчиками зображення та можливостями GPS-картографування, здатні переносити велике корисне навантаження, зокрема тепловізійні камери. Такі апарати дедалі частіше використовуються на полях, що підвищує попит на БПЛА.

Наприклад, компанія Planet Labs використовує супутникові знімки високої роздільної здатності для моніторингу угідь, розташованих на великих відстанях. Це дозволяє фермерам виявляти проблемні зони та своєчасно вживати заходи. Використання алгоритмів глибокого навчання для аналізу зображень допомагає визначати стадії росту культур, вологість ґрунту та ознаки захворювань.

Однак ринок стикається з проблемами, зокрема з необхідністю стандартизації збору даних та обміну ними. Незважаючи на швидкий прогрес у розвитку машинного навчання, штучного інтелекту та в розробці алгоритмів, збір добре маркованих, значущих сільськогосподарських даних відстає.

Позитивний вплив на ринок штучного інтелекту в сільському господарстві мала пандемія COVID-19, яка послужила каталізатором інновацій та цифрової трансформації в секторі. Вимушена ізоляція співробітників агрокомпаній стимулювала розвиток дистанційного управління фермерськими господарствами.

Пандемія підкреслила необхідність віддаленого моніторингу, що прискорило оцифрування аграрних практик. Інструменти ШІ для аналізу даних, прогнозного моделювання та розумного землеробства стали незамінними для оптимізації виробництва, мінімізації відходів та забезпечення продовольчої безпеки.

Переваги впровадження штучного інтелекту в сільськогосподарську практику багатогранні. Використовуючи аналітику даних і машинне навчання, фермери ухвалюють обґрунтовані рішення про оптимізацію витрат і підвищення врожайності. За оцінками, це може принести 85-115 млрд дол економії.

Технології ШІ здатні прогнозувати оптимальний час сівби, контролювати стан ґрунту і навіть виявляти хвороби рослин до їхнього поширення.

Такі можливості не лише покращують управління врожаєм, а й мінімізують вплив на навколишнє середовище, зменшуючи використання води, добрив та пестицидів. За підрахунками Світового економічного форуму, впровадження ШІ в агросектор може знизити використання пестицидів на 60%, води – на 50%.

Наприклад, компанія COALA допомагає австралійським фермерам збільшити ефективність іригації на 20%, аналізуючи супутникові дані за допомогою ШІ.

Крім того, сільськогосподарські роботи та дрони, керовані штучним інтелектом, переосмислюють сферу управління фермерськими господарствами. Ці технології виконують завдання із збирання врожаю, боротьби з бур'янами, пропонуючи точність та ефективність, які перевершують людські можливості.

Автоматизація трудомістких завдань також вирішує проблему дефіциту робочої сили, яка стає дедалі актуальнішою в багатьох сільськогосподарських регіонах.

Наприклад, компанія Verdant Robotics розробила обприскувач Model 3 на основі ШІ. Цей пристрій приєднується до трактора і з високою точністю обприскує бур'яни, використовуючи до 96% менше гербіцидів, ніж традиційні методи. Ця інновація не лише зменшує витрати фермерів, а й сприяє використанню органічних гербіцидів, що приносить користь природі та здоров'ю споживачів.

Дрони, оснащені камерами високої чіткості та сучасними датчиками, здатні збирати великі обсяги даних про стан посівів, ґрунтові умови та характеристики полів. Дані, оброблені за допомогою аналітики на основі ШІ, надають фермерам критично важливу інформацію про фактори, що впливають на продуктивність посівів, зокрема здоров'я, рівень поживних речовин та напади шкідників.

Застосування ШІ в аналітиці полегшує точне землеробство, надаючи інформацію про конкретні зони поля. Аналіз даних з дронів за допомогою алгоритмів ШІ дозволяє виявити відмінності в рості культур, вологості ґрунту та наявності шкідників, що дає змогу точно вносити добрива і пестициди, проводити зрошення.

Дрони з ШІ можуть безперервно відстежувати стадії розвитку культур. Здатність штучного інтелекту інтерпретувати зображення з дронів і дані з датчиків дозволяє виявляти ранні ознаки стресу, хвороб або нестачі поживних речовин. Таким чином, фермери можуть вживати превентивні заходи: змінювати графік зрошення і застосовувати обприскування, щоб зберегти життєздатність посівів.

Аналітика дронів на основі штучного інтелекту також пропонує більш ефективний спосіб контролю величезних сільськогосподарських просторів. Замість того, щоб покладатися на трудомісткі польові перевірки, алгоритми ШІ швидко обробляють дані, зібрані дронами, щоб визначити області, які потребують втручання.

За даними NASSCOM, до 2025 року лише в Індії технології ШІ та обробки даних принесуть агросектору додану вартість у розмірі 90 млрд дол. Якщо брати до уваги всі сектори, то внесок ШІ у ВВП Індії, за оцінками, досягне 500 млрд дол до 2025 року. Це підкреслює трансформаційний потенціал ШІ в сільському господарстві, особливо завдяки застосуванню аналітики за допомогою дронів.

Венчурні інвестиції в агротек-стартапи – це історія про гроші та соціальну важливість. Усі ми хочемо повернення вкладень. Коли гроші повертаються разом з вирішенням проблем людства, ми багатшаємо фінансово, духовно і соціально.

Гроші в агротек пушать інновації в сільському господарстві, вирішуючи критичні проблеми дефіциту землі, зміни клімату та продовольчої безпеки. Аграрний сектор постійно еволюціонує: людство пройшло від обробки землі палками до використання технологій машинного зору.